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Enregistrement W4396733075 · doi:10.1021/jacs.4c03806

Bimetallic Metal Sites in Metal–Organic Frameworks Facilitate the Production of 1-Butene from Electrosynthesized Ethylene

2024· article· en· W4396733075 sur OpenAlexaff
Mi Gyoung Lee‬, Sharath Kandambeth, Xiaoyan Li, Osama Shekhah, Adnan Ozden, Joshua Wicks, Pengfei Ou, Sasa Wang, Roham Dorakhan, Sungjin Park, Prashant M. Bhatt, Vinayak S. Kale, David Sinton, Mohamed Eddaoudi, Edward H. Sargent

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Chemical Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMetal-Organic Frameworks: Synthesis and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesIncheon National University
Mots-clésChemistryBimetallic stripMetal-organic frameworkEthyleneMetalOrganic chemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Converting CO 2 to synthetic hydrocarbon fuels is of increasing interest. In light of progress in electrified CO 2 to ethylene, we explored routes to dimerize to 1-butene, an olefin that can serve as a building block to ethylene longer-chain alkanes. With goal of selective and active dimerization, we investigate a series of metal–organic frameworks having bimetallic catalytic sites. We find that the tunable pore structure enables optimization of selectivity and that periodic pore channels enhance activity. In a tandem system for the conversion of CO 2 to 1-C 4 H 8, wherein the outlet cathodic gas from a CO 2 -to-C 2 H 4 electrolyzer is fed directly (via a dehumidification stage) into the C 2 H 4 dimerizer, we study the highest-performing MOF found herein: M′ = Ru and M″ = Ni in the bimetallic two-dimensional M′ 2 (OAc) 4 M″(CN) 4 MOF. We report a 1-C 4 H 8 production rate of 1.3 mol g cat –1 h –1 and a C 2 H 4 conversion of 97%. From these experimental data, we project an estimated cradle-to-gate carbon intensity of −2.1 kg-CO 2 e/kg-1-C 4 H 8 when CO 2 is supplied from direct air capture and when the required energy is supplied by electricity having the carbon intensity of wind.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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